感覚情報の次元削減による抽出情報を活用した制御モデルの提案
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概要
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習熟した運動タスクを行うとき,脳はタスクを実現するために様々な解を身体自由度を駆使することにより臨機応変に引き出していると20世紀前半に活躍した生理学者Bernsteinは述べた。このような運動制御を実現するために神経系は,(1)感覚情報からタスク達成の指標となる性能変数の抽出,(2)性能変数を目的値に近づけるための制御,(3)少数の性能変数に対する制御を全身の筋活動に反映させるための,筋シナジーによる複数の筋肉の同時支配を行っていることがこれまでの研究により示唆されている。本研究では,運動における目標軌道生成に単純な砂時計型ニューラルネットワークを用いることで,以上のような特徴をもつ運動制御を実現できることを説明する。
- 2012-03-07
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